基于JMP的六西格玛统计分析工具3——逐步回归及广义线性模型

六西格玛自20世纪80年代诞生以来已演变成为一套行之有效的解决问题和提高企业绩效的系统方法论。六西格玛的具体实施模式为DMAIC.

六西格玛DMAIC项目是围绕Y=f(X)展开的，分析（A）阶段的主要任务是分析哪些自变量X对项目指标大Y或小y有显著影响。分析是各个阶段中最难以预料、最具有不确定性的阶段，也是难度最大的阶段。

为了找到影响项目指标Y的关键因子，收集数据并应用统计工具对数据进行分析对大部分六西格玛项目就显得尤为重要。

JMP以其强大的分析建模功能，为六西格玛项目数据分析提供了强有力的支持。

4月21日20:00-21:00，六西格玛咨询顾问李涛林将做客JMP空中课堂，分享在六西格玛项目在分析阶段的重要工具——逐步回归及广义线性模型。

逐步回归适用于指导选择模型项的理论很少的情形，以交互方式探索哪些预测变量可提供良好的拟合效果，从而提高模型的预测性能；

广义线性模型可以针对具有二项、正态、Poisson 或指数分布的响应拟合广义线性模型。

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李涛林老师将基于自己在应用JMP进行数据分析和建模过程中的强大功能、友好界面、便捷的交互性、丰富的统计分析方法，分享个人的一些心得体会，让更多从事六西格玛工作的小伙伴受益。

本次课程为六西格玛统计分析工具系列课程的第3期。想跟着李涛林老师学习六西格玛和质量管理的小伙伴，请持续关注JMP，足不出户，精彩课程，一站式学习。

在课堂中，你将学习：

• 逐步回归

• 逐步回归的基本概念

• 逐步回归示例

• 广义线性模型

• 广义线性模型的适用场景

• 广义线性模型示例

哪些人适合学习？

从事质量管理、工艺改善、流程改进、六西格玛管理、统计质量管理等工作的工程师、科研人员、部门经理；以及工程技术与管理类的学校师生。

免费报名：

https://www.jmp.com/zh_cn/events/live-webinars/non-series/2022-04-21.html?utm_campaign=wcl7015b0000057MfYAAU&utm_source=wechat&utm_medium=social